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課程簡介

Claude Code 簡介及 AI 輔助軟件工程

  • Claude Code 是什麼,及其與傳統 AI 工具的區別
  • 生成式 AI 智能體在軟件工程中的角色
  • 利用大型提示構建完整應用程序
  • 理解 AI 輔助開發帶來的生產力提升

AI 勞動力與軟件工程生產力

  • 將 Claude Code 視為 AI 開發團隊
  • 應對工程領域對 AI 的常見恐懼與誤解
  • 理解 AI 勞動力經濟學
  • 利用「最佳-of-N」模式生成多種解決方案
  • 選取並優化最終實現方案

Claude Code、設計與代碼質量

  • 評估 AI 是否具備評判代碼質量的能力
  • 借助 AI 應用軟件設計原則
  • 利用 AI 探索需求與解決方案空間
  • 通過對話式工作流程進行快速原型設計
  • 應用約束條件和結構化提示以提升輸出質量

流程、上下文與模型上下文協議(MCP)

  • 理解流程和上下文的重要性優於單純的代碼生成
  • 使用 CLAUDE.md 建立全局持久上下文
  • 在上下文文件中結構化項目規則、架構和約束
  • 通過 Claude Code 命令實現可重用的目標上下文
  • 通過示例教學實現 Claude Code 的上下文內學習

Claude Code 的自動化與文檔管理

  • 使用 Claude Code 生成和維護文檔
  • 自動化重複性工程任務
  • 創建由上下文和命令驅用的可重用工作流程

Claude Code 的版本控制與並行開發

  • 將 Claude Code 集成至基於 Git 的工作流程
  • 結合 AI 智能體使用 Git 分支和工作樹
  • 並行運行 Claude Code 任務
  • 協調多個 AI 子智能體處理不同功能
  • 安全地管理並行功能開發

Claude Code 擴展與 AI 推理

  • 扮演 Claude Code 的雙手、雙眼和雙耳
  • 確保 Claude Code 進行自我審查
  • 管理 token 限制與架構複雜性
  • 設計適合 AI 擴展的項目結構與文件命名規範
  • 借助 AI 維護長期代碼庫健康

多模態提示與流程驅動開發

  • 在修復代碼前先優化流程與上下文
  • 將非正式輸入(筆記、草圖、規格說明)轉化為生產級代碼
  • 利用多模態輸入指導實施過程
  • 創建可重複的 AI 輔助開發流程

終點項目:定義您的 Claude Code 流程

  • 設計個人或團隊層級的 Claude Code 工作流程
  • 整合上下文文件、命令、子智能體和提示
  • 創建可重用、可擴展的 AI 輔助工程流程

最低要求

  • 理解軟件開發原則及常見工程工作流程。
  • 具備 JavaScript、Python 等編程語言的使用經驗。
  • 熟悉命令行 / 終端操作,並了解 Git 工作流程。

受眾

  • 希望將 AI 集成至開發流程的軟件開發人員。
  • 旨在利用 AI 工具提升工程生產力的技術團隊負責人。
  • 對 AI 輔助編碼自動化感興趣的 DevOps 工程師及工程管理經理。
 21 小時

客戶評論 (2)

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